如何使用帶切片物件的 .iloc 屬性訪問 pandas Series 中的一組元素？

pandas.Series.iloc 用於透過提供基於整數的位置索引值來訪問 pandas series 物件中的一組元素。

.iloc 屬性使用整數值來訪問特定的序列元素。通常，基於位置的索引值從 0 到 length-1 表示。超出此範圍，我們才能訪問序列元素，否則會引發“IndexError”。但是對於切片索引器，它不會對超出範圍的索引值引發“IndexError”，因為它允許超出範圍的索引。

示例 1

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

print(s)

# access number of elements by using slicing object
print("Output: ")
print(s.iloc[0:4])

解釋

在下面的示例中，我們使用整數列表建立了一個 pandas series 物件，並且我們沒有為此 series 物件初始化索引標籤，基於整數位置的索引從 0 到 9 開始。

輸出

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
dtype: int64

Output:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

我們透過向“.iloc”屬性發送切片索引器物件，訪問了從索引值 0 到 4 的一組 pandas.Series 元素。訪問到的元素組作為另一個 series 物件返回，如上面的輸出塊所示。

示例 2

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

print(s)

# access number of elements by using slicing object
print("Output: ")
print(s.iloc[-1:-5:-1])

解釋

在這個例子中，我們使用了帶負邊界值的切片索引器。讓我們看看下面的輸出塊來觀察結果。

輸出

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
dtype: int64

Output:
9 10
8 9
7 8
6 7
dtype: int64

負邊界值 [-1:-5:-1] 應用於 iloc 屬性。然後它將返回一個包含已訪問的反向排序元素的新 series 物件。

Gireesha Devara

更新於：2022年3月9日

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